动态路径推荐方法、装置、车机系统和存储介质与流程

本发明的实施方式总体上涉及车辆导航，更具体地，涉及一种动态路径推荐方法、装置、车机系统和存储介质。

背景技术：

1、随着国内经济的快速发展和大城市居民密度的提高，城市汽车的保有量不断增加，城市交通问题日益加剧。

2、具有高效的动态路径诱导算法是提高道路资源利用率和交通运行速度、缓解拥堵路况的有效途径之一。然而根据国内外的研究成果,现有的动态路径诱导算法多数仅根据实时路况进行动态算路，仅将路况信息作为算路的前提条件，而没有将考虑出行者的行为习惯，限制了用户的选择空间，遇到无法避免拥堵的情况时，无法给出其他方案，给车主带来恶劣的行车体验，不能给车主带来令人满意的情绪价值。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中的上述问题，在第一方面，本发明的实施方式提供了一种动态路径推荐方法，所述方法包括：获取车辆历史行驶轨迹和用户历史导航记录；提取所述车辆历史行驶轨迹中的轨迹数据点的时间和位置；根据所述轨迹数据点的时间和位置，生成兴趣点时域矢量；提取所述用户历史导航记录中的每条记录的目的地类型、目的地位置和到达时间；根据在所述用户历史导航记录中所提取的目的地类型、目的地位置和到达时间，生成兴趣点空域矢量；将所述兴趣点空域矢量中的每个兴趣点与所述兴趣点时域矢量中位置相同或者邻近的点进行匹配，获得在每个兴趣点停留的时间长度；根据在每个兴趣点停留的时间长度、兴趣点位置、兴趣点类型，生成用户行为习惯空时特征图；将所述用户行为习惯空时特征图转换成图数据格式；通过多层时空卷积网络对图数据格式的所述用户行为习惯空时特征图依次执行多次时空卷积处理，其中所述多层时空卷积网络中的每一层包括时序图卷积网络和空间图卷积网络，并且其中将前一层时空卷积网络处理获得的特征进行归一化处理之后输入下一层时空卷积网络；对通过所述多层时空卷积网络获得的特征进行归一化处理和上采样，获得用户行为习惯热力图；根据车辆当前位置、当前实时路况和所述用户行为习惯热力图，确定推荐路径。

2、在一些实施方式中，在生成用户行为习惯空时特征图之后，所述方法还包括：根据每个兴趣点的优先级，通过注意力机制为每个兴趣点分配权重；根据每个兴趣点所分配的权重，对用户行为习惯空时特征图进行更新。

3、在一些实施方式中，所述方法还包括：接收用户对所推荐的路径的操作；根据用户的操作，更新作为所推荐的路径的目的地的兴趣点的权重。

4、在一些实施方式中，执行多次时空卷积处理包括：将所述多层时空卷积网络中第一层时空卷积网络输出的未经归一化处理的特征输入到后续每层时空卷积网络。

5、在一些实施方式中，执行多次时空卷积处理包括：在每一层时空卷积网络中，首先利用时序图卷积网络进行处理，再利用空间图卷积网络进行处理。

6、在一些实施方式中，所述方法还包括：在所述兴趣点空域矢量中的所有兴趣点都已经匹配完成之后，如果在所述兴趣点时域矢量中仍存在长期停留且未匹配的兴趣点，则提取这些兴趣点的位置、到达时间和停留时间；根据兴趣点的位置确定兴趣点的类型；将所提取的兴趣点的位置、到达时间、停留时间和类型填入所述用户行为习惯空时特征图。

7、在一些实施方式中，所述多层时空卷积网络包括三层时空卷积网络。

8、在一些实施方式中，所述方法还包括：通过人机接口发送是否更新模型的提示消息；接收用户对所述提示消息的选择；在用户选择更新模型的情况下，利用近期的用户行为习惯空时特征图对所述多层时空卷积网络进行模型升级。

9、在第二方面，本发明的实施方式提出了一种动态路径推荐装置，所述装置包括：历史数据获取模块，配置用于获取车辆历史行驶轨迹和用户历史导航记录；轨迹数据提取模块，配置用于提取所述车辆历史行驶轨迹中的轨迹数据点的时间和位置；时域矢量生成模块，配置用于根据所述轨迹数据点的时间和位置，生成兴趣点时域矢量；导航数据提取模块，配置用于提取所述用户历史导航记录中的每条记录的目的地类型、目的地位置和到达时间；空域矢量生成模块，配置用于根据在所述用户历史导航记录中所提取的目的地类型、目的地位置和到达时间，生成兴趣点空域矢量；匹配模块，配置用于将所述兴趣点空域矢量中的每个兴趣点与所述兴趣点时域矢量中位置相同或者邻近的点进行匹配，获得在每个兴趣点停留的时间长度；空时特征图生成模块，配置用于根据在每个兴趣点停留的时间长度、兴趣点位置、兴趣点类型，生成用户行为习惯空时特征图；格式转换模块，配置用于将所述用户行为习惯空时特征图转换成图数据格式；时空卷积模块，配置用于通过多层时空卷积网络对图数据格式的所述用户行为习惯空时特征图依次执行多次时空卷积处理，其中所述多层时空卷积网络中的每一层包括时序图卷积网络和空间图卷积网络，并且其中将前一层时空卷积网络处理获得的特征进行归一化处理之后输入下一层时空卷积网络；热力图获取模块，配置用于对通过所述多层时空卷积网络获得的特征进行归一化处理和上采样，获得用户行为习惯热力图；路径确定模块，配置用于根据车辆当前位置、当前实时路况和所述用户行为习惯热力图，确定推荐路径。

10、在一些实施方式中，所述装置还包括注意力机制模块，配置用于：在生成用户行为习惯空时特征图之后，根据每个兴趣点的优先级，通过注意力机制为每个兴趣点分配权重；根据每个兴趣点所分配的权重，对用户行为习惯空时特征图进行更新。

11、在一些实施方式中，所述装置还包括权重更新模块，配置用于：接收用户对所推荐的路径的操作；根据用户的操作，更新作为所推荐的路径的目的地的兴趣点的权重。

12、在一些实施方式中，所述时空卷积模块进一步配置用于：将所述多层时空卷积网络中第一层时空卷积网络输出的未经归一化处理的特征输入到后续每层时空卷积网络。

13、在第三方面，本发明的实施方式提出了一种车机系统，所述车机系统包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现上述任何实施方式描述的动态路径推荐方法。

14、在第四方面，本发明的实施方式提出了一种存储介质，存储有计算机可读指令，当所述指令由处理器运行时，执行上述任何实施方式描述的动态路径推荐方法。

15、本发明的实施方式提供了一种动态路径诱导方案，该方案不仅仅基于所在城市的实时路况进行路径推荐，同时还会在发生拥堵时，根据用户的行为习惯，引导用户去合适的兴趣点进行相应的活动，等待拥堵状态缓解或者结束。

16、本发明的实施方式解决其技术问题所采用的技术方案是：基于用户行为习惯建立城市兴趣点热力图，为了建立兴趣点热力图，首先需要获取车辆行驶轨迹以及用户导航记录，随后将两种数据进行数据融合，得到用户行为习惯空时特征图，接着针对该数据建立图神经网络模型，最后将用户行为习惯空时特征图送入模型进行训练，得到用于引导用户的城市兴趣点热力图。

17、每当用户行车出行时，遇到了无法避免的拥堵状态，车机系统将根据用户的城市兴趣点热力图对用户进行拥堵躲避推荐，引导用户前往符合其行为习惯的兴趣点，提升用户体验和满意度。

技术特征：

1.一种动态路径推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成用户行为习惯空时特征图之后，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，执行多次时空卷积处理包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，执行多次时空卷积处理包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多层时空卷积网络包括三层时空卷积网络。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.一种动态路径推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括注意力机制模块，配置用于：在生成用户行为习惯空时特征图之后，根据每个兴趣点的优先级，通过注意力机制为每个兴趣点分配权重；根据每个兴趣点所分配的权重，对用户行为习惯空时特征图进行更新。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括权重更新模块，配置用于：接收用户对所推荐的路径的操作；根据用户的操作，更新作为所推荐的路径的目的地的兴趣点的权重。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述时空卷积模块进一步配置用于：将所述多层时空卷积网络中第一层时空卷积网络输出的未经归一化处理的特征输入到后续每层时空卷积网络。

13.一种车机系统，其特征在于，所述车机系统包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的动态路径推荐方法。

14.一种存储介质，存储有计算机可读指令，当所述指令由处理器运行时，执行根据权利要求1-8中任一项所述的动态路径推荐方法。

技术总结
本发明提供了一种动态路径推荐方法、装置、车机系统和存储介质。该方法包括：提取车辆历史行驶轨迹中轨迹数据点的时间和位置，对该点生成兴趣点时域矢量；提取用户历史导航记录中的目的地类型、位置和到达时间，生成兴趣点空域矢量；将相同、相近点的兴趣点空域矢量与兴趣点时域矢量进行匹配，获得兴趣点停留时间长度，生成用户行为习惯空时特征图；对用户行为习惯空时特征图依次执行多层时空卷积处理，其中将前一层时空卷积网络处理获得的特征进行归一化处理之后输入下一层时空卷积网络，获得用户行为习惯热力图；根据车辆当前位置、当前实时路况和用户行为习惯热力图，确定推荐路径。本发明可以获得符合用户行为习惯的定制化动态路径推荐。

技术研发人员：韩祥炜,史健,王麒力
受保护的技术使用者：一汽-大众汽车有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/3/6